SEO HARDCORE
  • Разборы патентов
    • Патенты Google
  • Скоро SEO инструменты
  • Скоро SEO аналитика
  • seohardcore
SEO HARDCORE
назад

Как Google подменяет ссылки в выдаче, чтобы обойти медленные редиректы на мобильные версии сайтов

REDUCING REDIRECTS (Сокращение редиректов)
  • US9342615B2
  • Google LLC
  • 2012-06-27
  • 2016-05-17
  • Техническое SEO
  • SERP
  • Ссылки
  • Описание
  • Разбор
  • Выводы
  • Практика
  • FAQ
  • Похожие

Google оптимизирует скорость загрузки, определяя, когда клик по результату поиска вызовет условный редирект (например, с десктопной версии на мобильную). Система заранее подменяет исходную ссылку в выдаче на конечный URL редиректа. Это позволяет устройству пользователя сразу загружать нужную страницу, минуя промежуточный запрос и экономя время.

Описание

Какую проблему решает

Патент решает проблему задержек (latency) и ухудшения пользовательского опыта, вызванных серверными редиректами после клика пользователя по результату поиска. Это особенно актуально для мобильных устройств, когда запрос десктопного URL (Ресурс А) приводит к редиректу на мобильную версию (Ресурс Б). Этот процесс требует нескольких последовательных сетевых запросов, что увеличивает время загрузки контента.

Что запатентовано

Запатентована система превентивного сокращения редиректов. Система определяет, что конкретное устройство пользователя будет перенаправлено при запросе ресурса, указанного в поисковой выдаче. Для этого используются предварительно собранные данные о поведении сайтов при запросах с разных типов устройств. Если редирект предсказан, система модифицирует URL в результатах поиска в реальном времени, указывая сразу конечный адрес назначения.

Как это работает

Система работает в двух режимах:

  • Офлайн (Индексирование): Специальный компонент (Redirect Reduction Apparatus) сканирует веб-ресурсы, эмулируя различные типы устройств (меняя User-Agent, языковые настройки). Он выявляет условные редиректы и сохраняет эти данные в Redirect Index.
  • Онлайн (Обработка запроса): Когда пользователь выполняет поиск, система получает идентификационные данные его устройства (Device Identification Data). Перед показом выдачи система сверяет стандартные результаты поиска с Redirect Index. Если обнаружено, что ссылка на Ресурс А вызовет редирект на Ресурс Б для данного конкретного устройства, система заменяет ссылку в выдаче на Ресурс Б. Пользователь кликает и сразу загружает Ресурс Б.

Актуальность для SEO

Высокая. Скорость загрузки (Core Web Vitals) и оптимизация под мобильные устройства остаются критически важными факторами. Хотя адаптивный дизайн является рекомендуемым подходом, многие сайты по-прежнему используют отдельные мобильные URL (m-dot сайты) или динамический показ. Этот патент описывает механизм, который позволяет Google оптимизировать пользовательский опыт для таких конфигураций, нивелируя задержки, связанные с редиректами.

Важность для SEO

Патент имеет важное значение для технического SEO и мобильной оптимизации (65/100). Он не описывает факторы ранжирования, но детально раскрывает механизм обработки и показа ссылок для сайтов с условными редиректами. Понимание этого механизма критично для корректной настройки сайтов с отдельными мобильными версиями, гарантируя, что Google правильно индексирует контент и предоставляет пользователям оптимальный по скорости доступ к нему.

Детальный разбор

Термины и определения

Device Identification Data (Идентификационные данные устройства)
Данные, определяющие тип устройства, инициировавшего запрос. Включают User-Agent header (бренд, модель, версия ПО, тип браузера), а также могут включать Language Setting Data и Cookies.
Mobile Resource (Мобильный ресурс)
Ресурс, отформатированный для просмотра на мобильных устройствах. Часто является конечной точкой редиректа при запросе десктопной версии с мобильного устройства.
Redirect Index (Индекс редиректов)
База данных, хранящая информацию о выявленных редиректах. Содержит исходный URL, конечный URL и условия (Redirect Conditions), при которых происходит редирект (например, только для мобильных устройств).
Redirect Reduction Apparatus (Устройство сокращения редиректов)
Система, отвечающая за обнаружение редиректов (путем сканирования с эмуляцией разных устройств) и за модификацию результатов поиска в реальном времени.
Redirect Resource (Редиректный ресурс)
Ресурс (URL), который при запросе не отдает контент, а перенаправляет устройство пользователя на другой ресурс (Different Resource).
Standard Resource (Стандартный ресурс)
Ресурс, который не вызывает редирект при запросе (конечная точка в цепочке редиректов).
Transient Redirect Resource (Временный редиректный ресурс)
Редиректный ресурс, который перенаправляет на временный URL (Transient Resource), который часто меняется (например, содержит динамические ID сессии).

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной механизм модификации поисковой выдачи для конкретного типа устройства.

  1. Система получает набор релевантных ресурсов и идентификационные данные, указывающие, что устройство пользователя относится к первому типу (например, мобильное).
  2. До предоставления результатов поиска система определяет, что конкретный ресурс из набора перенаправляет устройства первого типа на другой ресурс, отформатированный для этого типа. При этом подчеркивается, что устройства второго типа (например, десктопные) на этот другой ресурс не перенаправляются (условный редирект).
  3. В ответ на это определение и до показа выдачи, система удаляет из результата поиска ссылку на исходный ресурс и заменяет её ссылкой на конечный ресурс редиректа.
  4. Модифицированный набор результатов поиска предоставляется пользователю.

Claim 2 и 3 (Зависимые): Уточняют применение механизма к мобильным устройствам.

Определение того, что устройство относится к первому типу, включает идентификацию его как мобильного устройства. Определение факта редиректа основывается на предварительно полученных redirect data (Индексе редиректов), которые подтверждают, что исходный ресурс перенаправляет мобильные устройства.

Claim 9 (Зависимый - Исключение): Описывает ситуацию, когда модификация НЕ применяется из-за неполноты данных о редиректах, основанных на бренде (brand-based redirect).

Если система определяет, что ресурс использует редиректы в зависимости от бренда устройства (например, iPhone направляется на один URL, а Android на другой), И система определяет, что данные о редиректах доступны не для всех брендов (not available for at least one brand), то результат поиска предоставляется с исходной ссылкой, без модификации.

Claim 10 (Зависимый - Исключение): Описывает аналогичное исключение для редиректов, основанных на языке (language-based redirect).

Если ресурс использует редиректы в зависимости от языковых настроек пользователя, И система определяет, что данные о редиректах доступны не для всех языковых настроек, то результат поиска предоставляется с исходной ссылкой, без модификации.

Claim 11 (Зависимый - Исключение): Описывает исключение для временных редиректов (transient redirect resource).

Если система определяет, что ресурс перенаправляет пользователя на временный URL (transient resource), то результат поиска предоставляется с исходной ссылкой, без включения ссылки на этот временный URL.

Где и как применяется

Изобретение затрагивает несколько этапов поиска, интегрируя офлайн-анализ с обработкой запросов в реальном времени.

CRAWLING – Сканирование и Сбор данных
Redirect Reduction Apparatus активно участвует в сканировании. Ключевая особенность — эмуляция различных типов устройств (изменение User-Agent, языковых настроек) при запросе одного и того же URL. Это позволяет обнаружить условные редиректы, которые стандартный краулер может не увидеть.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
Результаты сканирования с эмуляцией сохраняются в специализированном Redirect Index. Индексируются не только сами факты редиректов, но и условия их возникновения (например, "URL A -> URL B, только если User-Agent = Смартфон").

RANKING – Ранжирование
Система генерирует стандартный набор результатов поиска.

RERANKING / METASEARCH – Переранжирование / Смешивание
Основное применение патента происходит на этом финальном этапе перед показом выдачи пользователю. Redirect Reduction Apparatus перехватывает сгенерированную выдачу, анализирует Device Identification Data текущего пользователя и сверяет URL в выдаче с Redirect Index. Происходит модификация (замена) URL в реальном времени.

Входные данные:

  • Исходный набор результатов поиска (SERP).
  • Device Identification Data пользователя (User-Agent, язык, cookies).
  • Redirect Index (предварительно рассчитанные данные о редиректах).

Выходные данные:

  • Модифицированный набор результатов поиска с замененными URL для сокращения редиректов.

На что влияет

  • Конфигурации мобильных сайтов: Наибольшее влияние оказывается на сайты, использующие отдельные URL для мобильных версий (m-dot сайты) или динамический показ контента (Dynamic Serving), где конфигурация сервера определяет редирект или показ контента на основе User-Agent.
  • Типы контента: Влияет на любые типы контента, где применяются условные редиректы.
  • Географические и языковые аспекты: Влияет на сайты, использующие редиректы на основе языка пользователя, но с ограничениями (см. Claim 10).

Когда применяется

  • Условия применения: Алгоритм модификации применяется, когда выполняются все следующие условия:
    1. Ресурс в выдаче идентифицирован в Redirect Index как Redirect Resource.
    2. Device Identification Data текущего пользователя соответствуют условиям редиректа, указанным в индексе (например, пользователь использует смартфон).
    3. Редирект не попадает под исключения: данные полны (не являются частичными brand-based или language-based) и редирект не является временным (transient).
  • Триггеры активации: Получение запроса от пользователя и генерация поисковой выдачи, содержащей ссылки на известные Redirect Resources.

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Офлайн-сбор данных (Построение Redirect Index)

  1. Эмуляция и Запрос: Redirect Reduction Apparatus выбирает ресурс (URL A) и отправляет запрос к серверу паблишера, эмулируя устройство Типа 1 (например, Смартфон, User-Agent X).
  2. Анализ ответа: Система анализирует ответ от сервера.
    • Если получен контент (Standard Resource): Запись в Redirect Index, что URL A для Типа 1 не является редиректом.
    • Если получена инструкция редиректа (Redirect Instruction) на URL B: Переход к шагу 3.
  3. Следование редиректу: Система отправляет запрос на URL B. Процесс повторяется до получения Standard Resource (URL Z) или достижения лимита редиректов.
  4. Идентификация и Хранение: В Redirect Index сохраняется цепочка (URL A -> URL Z) и условия (Тип 1, User-Agent X).
  5. Анализ исключений: Система анализирует URL Z и условия редиректа, чтобы определить, является ли редирект специфичным для бренда, языка или временным (transient).
  6. Повторение для других типов: Процесс повторяется для того же URL A, но с эмуляцией других типов устройств (например, Десктоп, другие бренды, другие языки) для построения полного профиля редиректов.

Процесс Б: Обработка запроса в реальном времени

  1. Получение запроса и данных устройства: Система получает поисковый запрос и Device Identification Data (User-Agent, язык) от пользователя.
  2. Генерация первичной выдачи: Поисковая система генерирует стандартный набор результатов поиска (SERP).
  3. Анализ редиректов: Для каждого результата в SERP система проверяет Redirect Index, чтобы определить, вызовет ли запрос этого ресурса редирект для данного конкретного устройства.
  4. Принятие решения о модификации: Если редирект предсказан (URL A -> URL B), система проверяет исключения (Claims 9, 10, 11):
    • Если данные неполные (например, brand-based) ИЛИ редирект временный: Модификация не производится.
    • Если данные полные и редирект постоянный: Переход к шагу 5.
  5. Модификация SERP: Система удаляет ссылку на URL A из результата поиска и заменяет её ссылкой на URL B.
  6. Предоставление результатов: Модифицированная SERP предоставляется пользователю.

Какие данные и как использует

Данные на входе

  • Технические факторы:
    • URL ресурсов (исходные и конечные адреса редиректов). Анализ структуры URL используется для выявления Transient Resources.
    • HTTP-ответы и инструкции редиректов (например, коды 3xx), получаемые при сканировании.
  • Пользовательские факторы (Device Identification Data):
    • User-Agent header: используется для определения типа устройства (мобильное/десктопное), бренда, модели, браузера. Это ключевой фактор для определения условных редиректов.
    • Language Setting Data: используется для определения редиректов на основе языка.
    • Cookies: Патент упоминает возможность использования cookies для определения необходимости редиректа (например, для залогиненных пользователей).

Какие метрики используются и как они считаются

Патент не описывает расчет метрик или оценок для ранжирования. Он описывает детерминистический процесс, основанный на логических проверках и условиях:

  • Идентификация типа устройства: Сравнение User-Agent пользователя со списком известных мобильных или десктопных агентов.
  • Проверка наличия редиректа: Поиск соответствия URL и условий устройства в Redirect Index.
  • Проверка полноты данных (Completeness Check): Определение того, доступны ли данные о редиректах для всех возможных вариаций (брендов, языков), если редирект является условным (brand-based или language-based). Используется в Claims 9 и 10.
  • Идентификация временных ресурсов (Transient Check): Анализ структуры URL или сравнение цепочек редиректов во времени для выявления часто меняющихся конечных адресов. Используется в Claim 11.

Выводы

  1. Google активно переписывает URL в SERP для улучшения UX: Основная цель патента — ускорение загрузки контента для пользователя путем устранения задержек, вызванных серверными редиректами. Google берет на себя задачу определения конечного URL до того, как пользователь кликнет по ссылке.
  2. Критическая роль эмуляции при сканировании: Система полагается на обширное сканирование веба с эмуляцией различных устройств (User-Agent, язык). Это подчеркивает способность Google видеть и индексировать контент, который отдается только при определенных условиях (например, Googlebot Smartphone).
  3. Поддержка раздельных мобильных URL (m-dot): Этот механизм напрямую поддерживает конфигурацию с раздельными URL. Он позволяет таким сайтам оставаться конкурентоспособными по скорости загрузки из поиска, так как устраняет основной недостаток этой конфигурации — задержку редиректа.
  4. Важность консистентности и стабильности редиректов: Система требует четких и постоянных правил редиректов. Если правила часто меняются (transient redirects) или неполны (например, покрывают только часть аудитории по брендам или языкам), Google предпочтет не вмешиваться и оставит исходный URL (Claims 9, 10, 11).
  5. Техническая точность реализации: Для корректной работы этой системы сайты должны правильно сигнализировать поисковым системам о наличии разных версий контента для разных устройств (например, через HTTP-заголовок Vary при динамическом показе).

Практика

Best practices (это мы делаем)

  • Корректная настройка мобильных версий (Separate URLs/Dynamic Serving): Если используются отдельные URL или динамический показ, необходимо обеспечить консистентные и чистые редиректы на основе User-Agent. Убедитесь, что мобильный пользователь всегда попадает на соответствующую мобильную страницу (page-to-page redirect), а не на главную страницу мобильной версии.
  • Использование HTTP-заголовка Vary: Критически важно отдавать HTTP-заголовок Vary: User-Agent, если контент страницы меняется в зависимости от типа устройства (Dynamic Serving) или если настроен условный редирект. Это сигнал для кэширующих систем и Google о том, что нужно хранить разные версии для разных User-Agent.
  • Обеспечение доступности для Googlebot Smartphone: Убедитесь, что мобильная версия сайта полностью доступна для сканирования Googlebot Smartphone. Это необходимо для того, чтобы Redirect Reduction Apparatus мог обнаружить редиректы и проиндексировать мобильный контент для построения Redirect Index.
  • Использование стабильных URL: Конечные URL мобильных страниц должны быть постоянными. Избегайте включения сессионных идентификаторов или временных параметров, чтобы система не классифицировала их как Transient Resources (Claim 11).
  • Тестирование редиректов для разных устройств: Регулярно проверяйте работу редиректов, эмулируя различные User-Agent (Десктоп, Android, iOS) и языковые настройки, чтобы убедиться в их консистентности и отсутствии ошибок.

Worst practices (это делать не надо)

  • Неконсистентные или ошибочные редиректы: Перенаправление мобильных пользователей на нерелевантные страницы (например, на главную) или отсутствие редиректа там, где он ожидается.
  • Использование временных URL в редиректах: Использование URL, содержащих сессионные идентификаторы или другие часто меняющиеся параметры. Google классифицирует это как transient redirect и не будет сокращать такие редиректы (Claim 11).
  • Клоакинг (Cloaking): Попытки показать Googlebot один контент или редирект, а пользователям — другой. Способность Google сканировать с эмуляцией различных устройств делает такие манипуляции рискованными и неэффективными.
  • Использование JavaScript-редиректов для смены версии: Патент фокусируется на устранении серверных (HTTP) редиректов. JS-редиректы медленнее, требуют рендеринга и, вероятно, не оптимизируются этим механизмом.
  • Сложные цепочки редиректов: Множественные редиректы усложняют задачу по выявлению конечного стабильного URL и увеличивают риск ошибок.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегический фокус Google на скорости и мобильном пользовательском опыте. Он демонстрирует глубокую интеграцию между системами сканирования, индексирования и показа результатов. Для SEO-стратегии это означает, что конфигурации с раздельными мобильными URL остаются жизнеспособным решением, при условии идеальной технической реализации. Google инвестирует ресурсы в то, чтобы компенсировать технические недостатки таких конфигураций (задержки редиректов) ради улучшения UX. Это также подчеркивает важность точного технического SEO и корректной работы серверной инфраструктуры.

Практические примеры

Сценарий: Оптимизация сайта с раздельной мобильной версией (m-dot)

  1. Ситуация: У сайта есть десктопная версия (example.com/page1) и мобильная версия (m.example.com/page1). Настроен серверный редирект для мобильных пользователей.
  2. Действия SEO-специалиста:
    1. Проверить, что сервер отдает заголовок Vary: User-Agent (рекомендуется).
    2. Убедиться, что редирект является постоянным (HTTP 301 или 302) и не ведет на временные URL (Transient).
    3. Проверить в Google Search Console, что Googlebot Smartphone успешно сканирует обе версии страниц и обнаруживает редирект.
    4. Убедиться, что настроены аннотации rel="alternate" и rel="canonical" для связи страниц.
  3. Ожидаемый результат: Google обнаруживает редирект при сканировании и заносит его в Redirect Index. При поиске с мобильного устройства Google применит механизм из патента и покажет в выдаче ссылку сразу на m.example.com/page1. Это ускорит загрузку для пользователя, так как запрос к example.com/page1 будет пропущен.

Вопросы и ответы

Является ли этот патент фактором ранжирования?

Нет, этот патент не описывает факторы ранжирования или расчет Ranking Scores. Он описывает механизм пост-обработки результатов поиска перед их показом пользователю. Цель механизма — улучшение пользовательского опыта за счет сокращения времени загрузки (latency), а не изменение порядка результатов.

Как этот патент влияет на выбор между адаптивным дизайном (Responsive Design) и раздельными URL (m-dot)?

Адаптивный дизайн остается рекомендуемым подходом Google, так как он технически проще. Однако этот патент показывает, что Google активно работает над устранением основного недостатка раздельных URL — задержки из-за редиректа. Это делает конфигурацию с раздельными URL более жизнеспособной с точки зрения скорости загрузки из поиска, при условии корректной технической реализации.

Что такое эмуляция устройств при сканировании и почему она важна?

Эмуляция означает, что краулер Google (Redirect Reduction Apparatus или Googlebot) при запросе страницы меняет свои идентификационные данные (например, User-Agent), чтобы "притвориться" другим устройством (iPhone, Android, Десктоп). Это критически важно для обнаружения условных редиректов и контента, который сервер отдает только определенным типам устройств. Если ваш сайт по-разному обрабатывает разные устройства, Google должен увидеть все эти варианты.

Почему Google может не сократить редирект, даже если он настроен? (Исключения в патенте)

Патент описывает три ключевых исключения (Claims 9, 10, 11). Google не будет подменять ссылку, если: 1) Редирект зависит от бренда или языка, и у Google нет полных данных обо всех вариантах (неполные данные). 2) Конечный URL редиректа является временным и часто меняется (transient redirect). В этих случаях Google предпочитает оставить исходный URL, чтобы избежать ошибок.

Как убедиться, что мой сайт правильно обрабатывается этой системой?

Ключевым элементом является обеспечение консистентности редиректов: они должны быть постоянными, вести на соответствующие страницы (page-to-page) и быть доступными для сканирования Googlebot Smartphone. Также рекомендуется использовать HTTP-заголовок Vary: User-Agent, если вы используете условные редиректы или динамический показ.

Влияет ли этот механизм на редиректы, реализованные через JavaScript на клиенте?

Патент фокусируется на сокращении редиректов, которые происходят до загрузки контента, то есть на серверных редиректах (HTTP Redirect Instructions). Редиректы на стороне клиента (JavaScript) требуют загрузки и выполнения кода исходной страницы, что само по себе вызывает задержку. Этот механизм направлен на устранение задержек на сетевом уровне и в первую очередь применяется к HTTP-редиректам.

Что такое "Transient Redirect" и как его избежать?

Transient Redirect — это перенаправление на временный URL, который часто меняется (например, содержит уникальный идентификатор сессии или временную метку). Чтобы избежать этого, убедитесь, что ваши основные редиректы (особенно для мобильных версий) ведут на постоянные, канонические URL без лишних динамических параметров.

Меняется ли визуальное отображение ссылки в SERP после модификации?

Патент не уточняет этот момент. В описании указано, что система может сохранить визуальное отображение исходного URL (например, example.com), даже если гиперссылка теперь ведет на конечный URL (m.example.com). Это позволяет сохранить узнаваемость бренда, одновременно оптимизируя скорость загрузки.

Как система обрабатывает цепочки редиректов?

При сканировании Redirect Reduction Apparatus следует по всей цепочке редиректов до тех пор, пока не получит Standard Resource (контент) или не достигнет лимита. В идеале, система заменит ссылку в SERP сразу на конечный ресурс цепочки, тем самым устраняя все промежуточные редиректы и максимально ускоряя загрузку.

Как этот патент связан с Mobile-First Indexing (MFI)?

Они тесно связаны и дополняют друг друга. MFI определяет, что мобильная версия является основной для индексации и ранжирования. Этот патент описывает механизм, который помогает Google эффективно обнаруживать эту мобильную версию во время сканирования (строя Redirect Index) и обеспечивает пользователям максимально быстрый доступ к ней из SERP, минуя задержки редиректов.

Похожие патенты

Как Google объединяет разные URL в один результат, если они ведут на одну и ту же страницу (например, при мобильных редиректах)
Google использует механизм дедупликации для повышения разнообразия выдачи. Если несколько разных URL в результатах поиска перенаправляют пользователя на одну и ту же целевую страницу (например, из-за редиректа на мобильную версию, страницу входа или главную страницу), Google объединяет эти функциональные дубликаты в один замещающий результат.
  • US10007731B2
  • 2018-06-26
  • SERP

  • Техническое SEO

  • Индексация

Как Google автоматически сопоставляет десктопные и мобильные URL с помощью распознавания паттернов и анализа контента
Google использует систему для автоматического обнаружения взаимосвязи между десктопными (non-mobile) и мобильными (mobile) версиями страниц, когда используются разные URL. Система анализирует структуру URL, находит общие токены и проверяет схожесть контента. На основе найденных пар генерируются правила (Regular Expressions) для предсказания мобильного URL по десктопному, что улучшает индексацию мобильного контента и корректность выдачи.
  • US8631097B1
  • 2014-01-14
  • Индексация

  • Техническое SEO

  • Структура сайта

Как Google создает интерфейс для быстрой навигации между результатами поиска или рекламой без возврата на страницу выдачи
Патент Google описывает интерфейс, который позволяет пользователям переключаться между посадочными страницами результатов поиска или рекламных объявлений напрямую, минуя необходимость возвращаться на исходную страницу выдачи. Система предварительно загружает связанные страницы и может динамически добавлять новые релевантные результаты в сессию на основе времени взаимодействия пользователя (dwell time) с текущей страницей.
  • US9449094B2
  • 2016-09-20
  • SERP

  • Поведенческие сигналы

Как Google автоматически определяет язык, страну и тип устройства по структуре URL и переранжирует выдачу под пользователя
Google анализирует шаблоны в структуре URL сайта (например, поддомены или папки) и сопоставляет их с фактическим контентом страниц. Система вычисляет вероятность того, что определенный шаблон указывает на язык, страну или тип устройства. При поиске эти данные используются для расчета оценки соответствия (Alignment Score) и повышения в ранжировании той версии страницы, которая лучше всего подходит пользователю, при одновременном понижении дубликатов.
  • US8600993B1
  • 2013-12-03
  • Структура сайта

  • Персонализация

  • Техническое SEO

Как Google автоматически перенаправляет результаты поиска на другое устройство пользователя
Google использует механизм для улучшения пользовательского опыта при работе с несколькими устройствами. Пользователь может отправить поисковый запрос (например, голосом) с одного устройства (смартфона), а система автоматически отобразит результаты на другом связанном устройстве (например, телевизоре или планшете), которое лучше подходит для просмотра этого контента.
  • US20110099157A1
  • 2011-04-28
  • Персонализация

Популярные патенты

Как Google комбинирует визуальное сходство и поведение пользователей для переранжирования поиска по картинкам
Google использует механизм для перекрестной проверки релевантности изображений, объединяя поведенческие сигналы (клики) с визуальным анализом. Если изображение часто кликают и оно визуально похоже на другие релевантные изображения по запросу (совместная релевантность), его рейтинг агрессивно повышается. Если оно редко кликается и визуально отличается (совместная нерелевантность), его рейтинг понижается. Это защищает выдачу от кликбейта.
  • US8209330B1
  • 2012-06-26
  • Поведенческие сигналы

  • SERP

  • Мультимедиа

Как Google использовал специальные токены в запросе (например, «+») для прямой навигации на верифицированные социальные страницы в обход SERP
Google может интерпретировать специальные токены в поисковом запросе (например, «+») как намерение пользователя найти официальную социальную страницу сущности. Если система идентифицирует верифицированный профиль, соответствующий запросу с высокой степенью уверенности, она может перенаправить пользователя прямо на эту страницу, минуя стандартную поисковую выдачу.
  • US9275421B2
  • 2016-03-01
  • Семантика и интент

  • SERP

  • Ссылки

Как Google использует клики и пропуски пользователей для оценки и корректировки правил близости терминов (Proximity Rules)
Google анализирует поведение пользователей для оценки эффективности правил близости (Proximity Rules), которые влияют на ранжирование в зависимости от расстояния между ключевыми словами на странице. Система отслеживает, кликают ли пользователи на результаты, где термины расположены далеко друг от друга, или пропускают их. На основе этих данных (Click Count, Skip Count) вычисляется оценка качества правила, что позволяет Google динамически адаптировать важность фактора близости.
  • US9146966B1
  • 2015-09-29
  • Поведенческие сигналы

  • SERP

Как Google использует последовательность кликов пользователей (Co-selection) для классификации изображений и фильтрации контента (SafeSearch)
Google анализирует, какие изображения пользователи выбирают последовательно в рамках одной сессии (co-selection). Если Изображение Б часто выбирается сразу после Изображения А (с известной темой), система присваивает Изображению Б ту же тему. Этот механизм использует графовый анализ поведения для уточнения тематики изображений, что критично для повышения релевантности и работы фильтров, таких как SafeSearch.
  • US8856124B2
  • 2014-10-07
  • Безопасный поиск

  • Поведенческие сигналы

  • Семантика и интент

Как Google классифицирует интент запросов (например, поиск порнографии), анализируя историю использования фильтров (SafeSearch)
Google использует данные о том, как часто пользователи включают или отключают фильтры контента (например, SafeSearch) при вводе конкретного запроса. Анализируя нормализованное соотношение фильтрованных и нефильтрованных поисковых операций, система классифицирует запрос как целенаправленно ищущий определенный тип контента (например, adult). Эта классификация затем используется для повышения или понижения релевантности соответствующего контента в выдаче.
  • US9152701B2
  • 2015-10-06
  • Семантика и интент

  • Безопасный поиск

  • Поведенческие сигналы

Как Google использует повторные клики, прямой трафик и время на сайте для расчета оценки качества домена и корректировки ранжирования
Google анализирует поведение пользователей на уровне домена (группы ресурсов) для вычисления модификатора ранжирования. Ключевые метрики включают долю повторных кликов (Repeat Click Fraction), долю прямого трафика (Deliberate Visit Fraction) и среднюю продолжительность визита (Average Duration). Эти данные используются для корректировки исходных оценок страниц сайта, понижая ресурсы с низкими показателями пользовательской лояльности и вовлеченности.
  • US9684697B1
  • 2017-06-20
  • Поведенческие сигналы

  • SERP

Как Google использует данные о выделении текста пользователями (явно или неявно) для генерации сниппетов и анализа контента
Google может собирать данные о том, какие фрагменты текста пользователи выделяют на веб-страницах, используя специальные инструменты или просто выделяя текст мышью. Эти данные агрегируются для определения наиболее важных частей документа. На основе этой "популярности" Google может динамически генерировать поисковые сниппеты, включающие наиболее часто выделяемые фрагменты.
  • US8595619B1
  • 2013-11-26
  • Поведенческие сигналы

  • SERP

Как Google динамически изменяет вес синонимов в ранжировании на основе поведения пользователей
Google не присваивает фиксированный вес синонимам (замещающим терминам) при ранжировании. Вес синонима динамически корректируется для каждого документа в зависимости от того, насколько релевантен исходный термин запроса этому документу. Эта релевантность определяется на основе поведенческих данных (клики, время просмотра), что позволяет точнее интерпретировать значение синонимов в контексте конкретной страницы.
  • US9116957B1
  • 2015-08-25
  • Поведенческие сигналы

  • Семантика и интент

  • SERP

Как Google использует данные о кликах и пропусках для валидации и удаления неэффективных синонимов в поиске
Google постоянно тестирует правила подстановки (синонимы) для расширения запросов. Этот патент описывает механизм оценки эффективности этих правил с помощью анализа поведения пользователей (клики и пропуски результатов). Если пользователи часто пропускают результаты, содержащие подставленный термин, система автоматически удаляет это правило, очищая понимание запросов от нерелевантных синонимов.
  • US8965875B1
  • 2015-02-24
  • Поведенческие сигналы

  • Семантика и интент

  • EEAT и качество

Как Google рассчитывает «VisualRank» для изображений и медиафайлов, используя виртуальные ссылки на основе схожести и поведения пользователей
Google использует алгоритм (концептуально называемый VisualRank) для ранжирования изображений и других медиафайлов путем создания «виртуальных ссылок» между ними. Эти ссылки основаны на визуальной схожести контента, данных о кликах пользователей и контексте размещения (URL analysis). Это позволяет оценить качество и авторитетность медиафайлов даже без явных гиперссылок, при этом система активно избегает показа слишком похожих (дублирующихся) результатов.
  • US8732187B1
  • 2014-05-20
  • Ссылки

  • Мультимедиа

  • Поведенческие сигналы

seohardcore